Numpy基本用法 ndarray的資料型別

print '生成指定元素型別的陣列:設定dtype屬性'

x = numpy.array([1,2.6,3],dtype = numpy.int64)
print x # 元素型別為int64
print x.dtype
x = numpy.array([1,2,3],dtype = numpy.float64)
print x # 元素型別為float64
print x.dtype
print '使用astype複製陣列，並轉換型別'
x = numpy.array([1,2.6,3],dtype = numpy.float64)
y = x.astype(numpy.int32)
print y # [1 2 3]
print x # [ 1.   2.6  3. ]
z = y.astype(numpy.float64)
print z # [ 1.  2.  3.]
print '將字串元素轉換為數值元素'
x = numpy.array(['1','2','3'],dtype = numpy.string_)
y = x.astype(numpy.int32)
print x # ['1' '2' '3']
print y # [1 2 3] 若轉換失敗會丟擲異常
print '使用其他陣列的資料型別作為引數'
x = numpy.array([ 1., 2.6,3. ],dtype = numpy.float32);
y = numpy.arange(3,dtype=numpy.int32);
print y # [0 1 2]
print y.astype(x.dtype) # [ 0.  1.  2.]

Numpy基本用法

利用python進行資料分析 筆記 ndarray是n維陣列物件,快速而靈活的大資料集容器 其中所有元素的資料型別必須是相同的 ndarray包括shape屬性 各維度大小的元組 和dtype屬性 陣列資料型別 ndarray建立函式 特點array 支援列表,元組,陣列或其他序列型別,可推斷也可指...

Numpy 基本用法

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python的乙個開源的數值計算擴充套件。這種工具可用來儲存和處理大型矩陣，比python自身的巢狀列表 nested list structure 結構要高效的多 該結構也可以用來表示矩陣 matrix 功能 返回數字或陣列的絕對值。若輸入為陣列，則將陣列各元素取絕對值，然後返回取絕對值後的陣列 ...